2017年2月23日，2017中国人才大数据峰会在沪举行，佩企信息受邀出席并做了题为《挖掘身边的大数据—HR大数据的趣味性与战略性应用》的主题分享。人才大数据——一种智能化的新型人才发掘方式，它基于已有的海量人才数据，运用数据挖掘、机器学习算法、人工智能等技术手段，实现人才的精准智能匹配。目前，最具前瞻性的企业和专家已经开始将人才大数据技术运用到人力资源领域中。

大数据不是个新鲜字眼，然而在人力资源领域还是刚刚起步。佩琪产品交付中心总监jack从HR数据应用的发展阶段、HR的大数据三个必备条件、HR大数据实际应用三个方面进行了由浅入深的分享。

HR数据应用的发展阶段

目前企业HR大数据的应用成熟程度有4级（从低到高）。

反应阶段

以各类数据收集和呈现为主，关注点是：培训小时数、招聘时间、招聘成本、人员基础信息、任期、证书、竞争力、离职率、绩效分布等、工作群体状况的人力资源管理衡量措施。

主动阶段

以数据分析为主，关注点是：人均销售收入、流动率、人均人事费用率、研发效率、时间趋势数据；比较和改进人力资源管理；展示趋势和分析的数据。

战略阶段

以与战略相连接为主，主要关注点是：理解战略驱动因素；建立战略与人力资源的联系；建立战略驱动的人力资源能力素质模型。

预测阶段

以预测为主，主要关注点是：运用模型识别未来的潜在风险（比如缺员、技能差距、绩效差距）；基于环境变化预见组织结构和能力的需求变化；识别现在和未来的人才风险；有助于变革商业以及阐述未来。

HR的大数据三个必备条件

HR的大数据不同于传统的HR数据分析的功能，从功能上有三大特性平台、过程、预测。

平台

大数据的特征概括为4V， Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样性)、veracity(真实性)。这也决定HR的大数据绝不仅仅是把一些数据拿过来分析，而是一个涵盖数据的存储、抓取、分析、呈现全过程的综合平台。

过程

传统的数据分析只需要得出一个数据性的管理结论，而HR的大数据分析包括了提出理念、数据准备、数据采集、数据验证、以及结果呈现，其过程管理者和员工多角色充分参与，目标是推动HR管理的持续改善。

预测

传统的数据分析多是事后的总结，是一种滞后的管理。而HR的大数据分析则要求能够帮助HR进行预测，实现前置的管理。

HR+大数据分类

究竟HR大数据包含哪些数据？在佩琪的大数据平台中我们将数据分为三类。

事实性数据

员工层面：数量、年龄、兴趣爱好、性别、学历等。

组织层面：招聘次数；培训满意度；绩效指标及得分；薪酬总成及增幅。

动态性数据

人员流动率、核心员工流失率、员工换岗、员工晋升等。

整合性数据

个性测试、星座分析、管理能力测试、员工满意度及敬业度等。

HR大数据实际应用

数据在人力资源管理中能发挥哪些真正的作用？

组织规划——可追溯与可预测

多维度的组织管理：基于国家地区、职能体系,事业部等

多维度：组织结构,企业结构,员工结构

多体系：成本中心体系,职能体系,职级体系,职位体系

多版本：基于时间追溯。包含历史版本,当前版本,未来版本

以职位为核心的组织管理思路

一人一岗 + 定职定编： 及时监控超编和缺编

汇报关系结构

管理关系结构

员工管理——全面数据管理与可追溯

规范人员异动管理业务流程

实现员工从入职到离职全周期的管理

直观的展现员工变动的时间轴

人员变动的管理权限

强大的人员变动数据查询及分析能力

数据建模及自定义报表导出

员工成本统计、薪酬福利报表，以及数据建模等直观的体现。

同时趣味性的数据统计会让您发现企业不同的一面。

未来这些曾经